Информационная теория глобального развития
При применении информационной теории глобального развития необходимо упомянуть о средних полях информации (СПИ), разработанных Т. Хёгерстрандом в рамках концепции диффузии нововведений. Он предложил различные способы моделирования процессов диффузии, в том числе при взаимодействии национальной и мировой экономики. На рис. 3.5 показано, каким образом Хёгерстранд использовал принцип вероятностей… Читать ещё >
Информационная теория глобального развития (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
При применении информационной теории глобального развития необходимо упомянуть о средних полях информации (СПИ), разработанных Т. Хёгерстрандом в рамках концепции диффузии нововведений. Он предложил различные способы моделирования процессов диффузии, в том числе при взаимодействии национальной и мировой экономики. На рис. 3.5 показано, каким образом Хёгерстранд использовал принцип вероятностей контакта для нахождения среднего поля информации, т. е. некоторой территории, или поля, в пределах которого могут осуществляться контакты. Накладывая круговое поле, показанное в разрезе на рис. 3.5, а, на квадратную сетку, состоящую из 25 ячеек, он получал возможность приписать каждой ячейке принадлежащее ей значение вероятности контакта. Из рис. 3.5, б следует, что вероятность контакта (В) очень высока для центральных ячеек: свыше 40% (В = 0,4432), для угловых ячеек, наиболее удаленных от центра, она оказывается меньше 1 % (В = 0,0096).
Чтобы заставить сетку работать, следует просуммировать вероятности, приписанные ячейкам СПИ. Так, верхняя левая ячейка соответствует первым 96 цифрам в интервале 0 — 95. Следующая ячейка в верхнем ряду располагает более высокой вероятностью контакта (В = 0,0140) и соответствует следующим 140 цифрам в интервале 96−235 и т. д. Для последней ячейки получаем порядковые числа в интервале 9903−9999, что дает для полного СПИ сумму в 10 000 (рис. 3.5, в). Вскоре нам станет очевидно, что знание этих цифр важно для управления распространением информации в нашем простом случае распределения населения.
Рис. 3.5. Средние поля информации в модели диффузии Хёгерстранда:
а — график предполагаемой вероятности контакта в зависимости от расстояния; б — сетка квадратных ячеек; в — среднее иоле информации Структура имитационной модели Хёгерстранда может быть изложена в виде ряда формальных правил. Приведем здесь правила, относящиеся лишь к самым простым вариантам модели; они могут быть скорректированы в целях ее модификации и усовершенствования.
- 1. Следует исходить из предположения, что территория, на которой развивается процесс диффузии, представляет собой поверхность с однородными характеристиками, которую можно разделить на правильную сеть ячеек таким образом, чтобы в распределении населения на каждую ячейку приходился один человек.
- 2. Временные интервалы должны представлять собой дискретные единицы равной продолжительности (начало процесса диффузии относится к моменту времени t0). Каждый такой интервал называется генерацией.
- 3. Ячейки, располагающие каким-либо сообщением (их называют очагами, или передатчиками), следует определять или «метить» для времени % Например, одна-единственная ячейка может послужить источником нового сообщения. Это определяет начальные условия возникновения процесса диффузии.
- 4. Очаговые ячейки передают информацию лишь один раз в течение каждого дискретного промежутка времени.
- 5. Передача осуществляется только путем контакта между двумя ячейками; никакая общая диффузия, связанная с массовыми средствами передачи информации, не принимается во внимание.
- 6. Вероятность получения информации от очаговой ячейки зависит от расстояния между ней и ячейкой, получающей информацию.
- 7. О восприятии информации можно говорить лишь после того, когда хотя бы одно сообщение оказывается принятым. Ячейка, получившая информацию из очаговых ячеек в интервале времени, начиная с интервала tx+1, сама становится се передатчиком.
- 8. Сообщения, получаемые ячейками, которые уже восприняли данную информацию, рассматриваются как избыточные и не влияющие на ситуацию.
- 9. Сообщения, полученные ячейками, расположенными за пределами изучаемой территории, рассматриваются как потерянные и не влияющие на ситуацию.
- 10. В каждый интервал времени СПИ по очереди центрируется над каждой очаговой ячейкой.
- 11. Местоположение ячейки, к которой должна передаваться информация от очаговой ячейки, определяется внутри СПИ как случайное.
- 12. Диффузия может прекратиться на любой стадии. Однако, когда все ячейки в пределах изучаемой территории получили информацию, никаких изменений в ситуации не может произойти, и процесс диффузии на этом завершается.
Ключ к использованию модели заключен в правилах 10 и 11. В каждый интервал времени СПИ помещается над каждой очаговой ячейкой, так что центральная ячейка решетки совмещается с очаговой ячейкой. Затем берется любое случайное число из числовой последовательности 0000−9999 и используется для нахождения адресата сообщения в соответствии с правилами 4−6. Случайные числа представляют собой набор чисел, выбранных абсолютно «наугад» (например, подбрасыванием фишки). Их можно взять из публикуемых таблиц случайных чисел или генерировать на компьютере, а при решении несложных задач «вытащить из шляпы». Эта процедура показана на рис. 3.6. Для первой генерации из таблицы случайных чисел взято число 0624, так что сообщение передается к ячейке, лежащей к северо-востоку от исходного получателя информации, размещенного в очаговой ячейке.
На рис. 3.6 представлены начальные стадии процесса диффузии. В каждой генерации СПИ по очереди центрируется над всеми очаговыми ячейками, располагающими информацией. Поскольку модель Хёгерстранда использует механизм случайной выборки, при работе с ней при каждом отдельном эксперименте (попытке) получают различные картины географического размещения явления. Осуществив тысячи таких попыток (с помощью компьютера), оказывается, что их суммарный эффект соответствует распределению вероятностей в первоначальном СПИ; следовательно, нужно вернуться назад к исходному распределению. К преимуществам модели относится возможность ее применения не только к простым процессам диффузии, исход которых заранее предсказуем, но и к более сложным случаям, когда конечный результат диффузии неизвестен.
Рис. 3.6. Имитационное моделирование процесса диффузий.